Allen Lysander
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通常，epoch 数量越多，模型在训练数据上的性能越好。. 但是，随着 epoch 数量的增加，训练时间也会相应增加。. 因此，在选择 epoch 数量时，需要在模型性能和训练时间之间进行权衡。. 通常情况下，开始时可以设置较小的 epoch 数量，例如 10 或 50，然后逐步增加 ...
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视 ...
每个 Epoch 需要完成的 Batch 个数： 600. 每个 Epoch 具有的 Iteration 个数： 600（完成一个Batch训练，相当于参数迭代一次）. 每个 Epoch 中发生模型权重更新的次数：600. 训练 10 个Epoch后，模型权重更新的次数： 600*10=6000. 不同Epoch的训练，其实用的是同一个训练集的 ...
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对经典的机器学习模型、深度神经网络以及最新的视觉Transformer模型训练数百个epoch是很常见的操作，不过大型语言模型通常指训练1个epoch。 研究人员对维基百科的数据进行了一项相关实验，相比C4来说他们认为维基百科是高质量的，不过事实证明，当维基百科数据在训练期间重复多个epoch后发生了 ...
中国科学院计算技术研究所 计算机科学博士. 一个epoch是指把所有训练数据完整的过一遍. 发布于 2016-04-22 08:03. MtnDew. Marathon/Sudoku/Aviation. e（一）poch（波）的意思. 发布于 2016-12-04 22:48. 最近正在使用 mxnet培训cnn模型，mxnet中 mxnet.model.Feedforward类中有一个 num_epoch ...
Apr 26, 2021 · 为什么这么说？. 假设训练集大小为N，每个epoch中mini-batch大小为b，那么完成每个epoch所需的迭代次数为 N/b , 因此完成每个epoch所需的时间会随着迭代次数的增加而增加（此为batch_size影响的是完成每个epoch所需的时间）。. 另外，如pytorch\tensorflow等深度学习框架 ...
epoch：表示将训练数据集中的所有样本都过一遍（且仅过一遍）的训练过程。. 在一个epoch中，训练算法会按照设定的顺序将所有样本输入模型进行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。. 一个epoch通常包含多个step。. 此外，再顺便介绍一下在机器学习、深度 ...
Apr 28, 2006 · era 书面语用词，指历史上的纪元、年代，可与epoch和age互换，侧重时期的延续性和整个历程。. period 最普通用词，概念广泛，时间长短不限，既可指任何一个历史时期，又可指个人或自然界的一个发展阶段。. times 侧重某一特定时期。. 这些名词均含\"时期、时代 ...
深度学习模型训练时，epoch设置应根据数据集大小和复杂性逐步调整，以提高模型性能。
